[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"academy-blogs-th-1-1-all-golang-ai-rag-context-injection-all--*":3,"academy-blog-translations-pr7jme4f0oxqnf6":93},{"data":4,"page":79,"perPage":79,"totalItems":79,"totalPages":79},[5],{"alt":6,"collectionId":7,"collectionName":8,"content":9,"cover_image":10,"cover_image_path":11,"created":12,"created_by":13,"expand":14,"id":87,"keywords":88,"locale":59,"published_at":89,"scheduled_at":75,"school_blog":83,"short_description":90,"status":81,"title":91,"updated":92,"updated_by":13,"slug":84,"views":86},"ภาพหน้าจอซอร์สโค้ดภาษา Go (Golang) ในส่วนการตั้งค่าการเชื่อมต่อ Initialize Clients ร่วมกับ OpenAI API และ Qdrant Vector Database","sclblg987654321","school_blog_translations","\u003Cp>ต้อนรับเข้าสู่ EP.158 จาก Superdev Academy ครับ หลังจากที่เราได้พัฒนาระบบ Document Ingestion Pipeline สำหรับอ่านไฟล์ PDF เข้าสู่ Qdrant (Vector Database) ในตอนที่แล้ว\u003C\u002Fp>\u003Cp>วันนี้เราจะมาต่อยอดระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ให้ทำงานได้จริง ด้วยเทคนิค Context Injection กระบวนการนี้คือการนำข้อมูล (Chunks) ที่ได้จากการทำ Semantic Search มาประกอบร่างเข้ากับ Prompt ของผู้ใช้งาน การส่งบริบทแวดล้อมลักษณะนี้เข้าไป จะช่วยตีกรอบให้ LLM อย่าง GPT-4o ตอบคำถามเฉพาะข้อมูลที่เรามี ป้องกันปัญหา Hallucination หรือการที่ AI คิดคำตอบไปเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ\u003C\u002Fp>\u003Ch2>ลำดับการทำ Context Injection ในฝั่ง Backend (Go)\u003C\u002Fh2>\u003Cp>เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้นว่าระบบหลังบ้านที่เขียนด้วย \u003Cstrong>Golang\u003C\u002Fstrong> ของเรา จัดการกับข้อมูลยังไงเวลาที่ผู้ใช้พิมพ์คำถามเข้ามา ลองดู Flow การทำงาน 3 สเตปหลักๆ ตามด้านล่างนี้ครับ:\u003C\u002Fp>\u003Cp>Plaintext\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>[User พิมพ์คำถามเข้ามาในระบบ] \r\n       │\r\n       ▼\r\n 1. Vector Search (Qdrant) ──> ระบบนำคำถามไปค้นในฐานข้อมูลเวกเตอร์ แล้วดึงข้อความ (Chunks) ที่เกี่ยวข้องที่สุด 3 อันดับแรกออกมา\r\n       │\r\n       ▼\r\n 2. Context Injection ───────> ประกอบร่างโดยจับ \"คำถาม\" + \"เนื้อหาทั้ง 3 Chunks\" มารวมเข้าด้วยกันใน Prompt Template\r\n       │\r\n       ▼\r\n 3. Call LLM API (OpenAI) ───> ส่ง Prompt ที่มีบริบทครบถ้วนไปให้ AI อ่าน ➡️ โมเดลจะสรุปคำตอบกลับมาโดยอิงจากข้อมูลของเราเป๊ะๆ\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Ch2>เทคนิคออกแบบ Prompt Template ดัก AI หลอน (Hallucination)\u003C\u002Fh2>\u003Cp>พอเราดึงข้อมูล (Chunks) ที่เกี่ยวข้องออกมาได้แล้ว สเตปต่อไปคือการประกอบร่างส่งให้ AI อ่านครับ ทริคสำคัญของการทำ RAG คือเราต้อง \"คุม\" โมเดลให้อยู่หมัดด้วยการเขียน System Prompt เป็นกฎเหล็กดักไว้เลยว่า:\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>\u003Cem>\"จงตอบคำถามโดยอิงจากข้อมูลอ้างอิง (Context) ที่ให้ไว้เท่านั้น หากหาคำตอบในข้อมูลไม่เจอ ให้ตอบไปตรงๆ ว่าไม่ทราบ ห้ามเดาหรือแต่งเนื้อหาขึ้นมาเองเด็ดขาด\"\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>ท่านี้คือหัวใจหลักที่จะช่วยควบคุมความปลอดภัย (Safety) และรับประกันว่าคำตอบจากระบบโปรดักชันของเราจะเชื่อถือได้ 100% ครับ\u003C\u002Fp>\u003Cp>สำหรับชาว \u003Cstrong>Go (Golang)\u003C\u002Fstrong> ท่ามาตรฐานที่เราแนะนำในคลาสของ Superdev Academy สำหรับใช้ประกอบร่าง (Construct) ตัว Prompt แบ็กเอนด์ ก็คือการใช้แพ็กเกจคู่บุญอย่าง \u003Ccode>fmt.Sprintf\u003C\u002Fcode> สำหรับเคสที่โครงสร้างไม่ซับซ้อน หรือถ้า Prompt เริ่มยาวและมีตัวแปรเยอะ การหันไปใช้ \u003Ccode>text\u002Ftemplate\u003C\u002Fcode> ก็จะช่วยให้โค้ดคลีนและจัดการโครงสร้าง String ได้ง่ายขึ้นมากครับ\u003C\u002Fp>\u003Ch2>ลงมือเขียนโค้ด Go ทำระบบ RAG แบบ Step-by-Step\u003C\u002Fh2>\u003Cp>การแปะโค้ดรวดเดียวอาจจะทำให้ไล่ Flow ลำบาก เรามาลองหั่นการทำงานของ \u003Ccode>main.go\u003C\u002Fcode> ออกเป็น 4 ส่วนหลักๆ เพื่อให้เห็นภาพการทำ Context Injection ได้ชัดเจนที่สุดกันครับ\u003C\u002Fp>\u003Ch3>1. ตั้งค่าการเชื่อมต่อ (Initialize Clients)\u003C\u002Fh3>\u003Cp>สเตปแรกเราต้องสร้าง Client เพื่อคุยกับทั้ง OpenAI (สำหรับ Embedding และ LLM) และ Qdrant (สำหรับ Vector Search) ให้เรียบร้อยก่อนครับ\u003C\u002Fp>\u003Cp>Go\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>package main\r\n\r\nimport (\r\n\t\"context\"\r\n\t\"fmt\"\r\n\t\"log\"\r\n\t\"os\"\r\n\t\"strings\"\r\n\r\n\t\"github.com\u002Fqdrant\u002Fgo-client\u002Fqdrant\"\r\n\t\"github.com\u002Fsashabaranov\u002Fgo-openai\"\r\n)\r\n\r\nfunc main() {\r\n\tctx := context.Background()\r\n\tuserQuery := \"พนักงานใหม่ลาพักร้อนได้กี่วัน?\"\r\n\r\n\t\u002F\u002F ดึง API Key จาก Environment Variables ป้องกันความลับรั่วไหล\r\n\tapiKey := os.Getenv(\"OPENAI_API_KEY\")\r\n\tif apiKey == \"\" {\r\n\t\tlog.Fatal(\"Please set your OPENAI_API_KEY environment variable\")\r\n\t}\r\n\topenaiClient := openai.NewClient(apiKey)\r\n\r\n\t\u002F\u002F เชื่อมต่อ Qdrant ผ่าน gRPC Port (ค่าเริ่มต้น 6334)\r\n\tqdrantClient, err := qdrant.NewClient(&qdrant.Config{\r\n\t\tHost: \"localhost\",\r\n\t\tPort: 6334, \r\n\t})\r\n\tif err != nil {\r\n\t\tlog.Fatalf(\"Qdrant connection failed: %v\", err)\r\n\t}\r\n\tdefer qdrantClient.Close()\r\n    \r\n    \u002F\u002F ... (โค้ดส่วนต่อไป)\r\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Ch3>2. แปลงคำถามให้เป็น Vector (Query Embedding)\u003C\u002Fh3>\u003Cp>ก่อนจะไปค้นหาในฐานข้อมูล เราต้องเอาคำถามของผู้ใช้ (Query) ไปแปลงเป็นตัวเลขเวกเตอร์ 1,536 มิติด้วยโมเดล \u003Ccode>text-embedding-3-small\u003C\u002Fcode> กันก่อน ท่านี้เราเคยทำกันมาแล้วใน EP.156 ครับ\u003C\u002Fp>\u003Cp>Go\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>\tembReq := openai.EmbeddingRequest{\r\n\t\tInput: []string{userQuery},\r\n\t\tModel: openai.SmallEmbedding3Small, \r\n\t}\r\n\tembResp, err := openaiClient.CreateEmbeddings(ctx, embReq)\r\n\tif err != nil {\r\n\t\tlog.Fatalf(\"Embedding failed: %v\", err)\r\n\t}\r\n\tqueryVector := embResp.Data[0].Embedding\r\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Ch3>3. ค้นหาและสกัดข้อมูลจาก Qdrant (Vector Search)\u003C\u002Fh3>\u003Cp>นำเวกเตอร์คำถามไปค้นหาใน Collection \u003Ccode>ai_knowledge_base\u003C\u002Fcode> โดยเราจะตั้งลิมิตดึงมาแค่ 3 อันดับแรก (Top-3) ที่มีคะแนนความคล้ายคลึงสูงสุด จากนั้นวนลูปเพื่อดึงเฉพาะข้อความดิบ (Payload) ออกมาต่อกันเป็น String เดียว\u003C\u002Fp>\u003Cp>Go\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>\tsearchLimit := uint64(3)\r\n\tsearchResp, err := qdrantClient.Query(ctx, &qdrant.QueryPoints{\r\n\t\tCollectionName: \"ai_knowledge_base\",\r\n\t\tQuery:          qdrant.NewQuery(queryVector...),\r\n\t\tLimit:          &searchLimit,\r\n\t})\r\n\tif err != nil {\r\n\t\tlog.Fatalf(\"Qdrant query failed: %v\", err)\r\n\t}\r\n\r\n\t\u002F\u002F สกัดเนื้อหาดิบ (Chunks) มารวมกันด้วยการเว้นบรรทัด\r\n\tvar contextChunks []string\r\n\tfor _, point := range searchResp {\r\n\t\tif contentValue, exists := point.Payload[\"content\"]; exists {\r\n\t\t\tcontent := contentValue.GetStringValue()\r\n\t\t\tcontextChunks = append(contextChunks, fmt.Sprintf(\"- %s\", content))\r\n\t\t}\r\n\t}\r\n\tinjectedContext := strings.Join(contextChunks, \"\\n\\n\")\r\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Ch3>4. ฉีดข้อมูลเข้า Prompt และเรียกใช้ GPT-4o (Context Injection)\u003C\u002Fh3>\u003Cp>นี่คือพระเอกของงานนี้ครับ เราจะเอา \u003Ccode>injectedContext\u003C\u002Fcode> ที่รวบรวมมาได้ ไปประกอบร่างกับ System Prompt เพื่อตีกรอบให้ AI ตอบคำถามเฉพาะสิ่งที่เราค้นเจอเท่านั้น\u003C\u002Fp>\u003Cp>Go\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>\tsystemPrompt := \"คุณคือผู้ช่วยอัจฉริยะภายในองค์กร หน้าที่ของคุณคือตอบคำถามของพนักงานโดยใช้ข้อมูลอ้างอิง (Context) ที่กำหนดให้เท่านั้น ห้ามใช้ความรู้ภายนอกเด็ดขาด หากไม่มีคำตอบใน Context ให้ตอบว่า 'ขออภัยครับ ข้อมูลในระบบไม่ระบุเรื่องนี้'\"\r\n\t\r\n\t\u002F\u002F ใช้ fmt.Sprintf ประกอบร่าง Context เข้ากับคำถาม\r\n\tuserPromptWithContext := fmt.Sprintf(`จงตอบคำถามด้านล่างนี้โดยอิงจากข้อมูลอ้างอิงที่เตรียมไว้ให้เท่านั้น\r\n\r\n[ข้อมูลอ้างอิง (Context)]\r\n%s\r\n\r\n[คำถาม]\r\n%s\r\n\r\nคำตอบ:`, injectedContext, userQuery)\r\n\r\n\t\u002F\u002F ส่งเข้า ChatCompletion API ของ OpenAI\r\n\tchatResp, err := openaiClient.CreateChatCompletion(ctx, openai.ChatCompletionRequest{\r\n\t\tModel: openai.GPT4o,\r\n\t\tMessages: []openai.ChatCompletionMessage{\r\n\t\t\t{Role: openai.ChatMessageRoleSystem, Content: systemPrompt},\r\n\t\t\t{Role: openai.ChatMessageRoleUser, Content: userPromptWithContext},\r\n\t\t},\r\n\t})\r\n\tif err != nil {\r\n\t\tlog.Fatalf(\"Chat completion failed: %v\", err)\r\n\t}\r\n\r\n\tfmt.Println(\"🤖 คำตอบจาก AI (การันตีความถูกต้องจากเอกสาร):\")\r\n\tfmt.Println(chatResp.Choices[0].Message.Content)\r\n}\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Ch2>สิ่งที่ Gopher ต้องระวัง: เรื่อง Context Window และค่า API (Pricing)\u003C\u002Fh2>\u003Cp>แม้ว่าเทคนิค Context Injection จะช่วยให้ AI ตอบคำถามได้เป๊ะและแก้ปัญหาคนหลอนได้ชะงัด แต่พอเราเอาไประบบรันบนโปรดักชันจริง (Production) มี \"หลุมพราง\" 2 เรื่องใหญ่ๆ ที่นักพัฒนาต้องคอยมอนิเตอร์และบริหารจัดการให้ดีครับ:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Token Bloat (ค่าใช้จ่ายบานปลาย):\u003C\u002Fstrong> อย่าลืมว่าแม้ผู้ใช้จะพิมพ์ถามมาแค่ประโยคสั้นๆ แต่หลังบ้าน (Backend) ของเราต้องไปควานหาข้อความมา 3-5 Chunks (ซึ่งอาจจะยาวหลายพัน Tokens) เพื่อยัดพ่วงไปใน Prompt ตลอดเวลา นั่นหมายความว่าค่าใช้จ่ายฝั่ง Input Tokens จะพุ่งปรี๊ดอย่างรวดเร็วตามจำนวนครั้งที่มีคนใช้งานครับ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Max Context Limit (ข้อความล้นจนโมเดล Error):\u003C\u002Fstrong> ถ้าเราคิวรีข้อมูลดึงมาเยอะเกินไปจนล้นขนาดหน้าต่างรับข้อมูล (Context Window) ที่โมเดลเวอร์ชันนั้นๆ รองรับ ตัว API ของ OpenAI จะตี Error กลับมาทันทีครับ ท่าแก้ปัญหานี้คือเราต้องทำ \u003Cstrong>Token Management\u003C\u002Fstrong> ควบคู่ไปด้วยเสมอ (แนะนำให้ย้อนกลับไปดูวิธีนับและตัดคำด้วยไลบรารี \u003Ccode>tiktoken-go\u003C\u002Fcode> ใน EP.149 ครับ)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>🎯 Daily Mission: ลองท้าทายระบบด้วย Edge Cases\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ลองนำโค้ดในตอนนี้ไปทดสอบรันร่วมกับไฟล์ PDF คู่มือกฎระเบียบบริษัทที่คุณเคยทำระบบ Ingestion เอาไว้ใน EP.157 ดูครับ จากนั้นให้ลอง \"แกล้ง\" ยิงคำถามที่ไม่มีทางอยู่ในคู่มือนั้นแน่นอนลงไป เช่น \u003Cem>\"สูตรการทำผัดไทยโบราณ\"\u003C\u002Fem> หรือ \u003Cem>\"วิธีซ่อมเครื่องซักผ้า\"\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>โจทย์ชวนเช็ก:\u003C\u002Fstrong> ลองสังเกตดูว่าตัวโมเดล AI ตอบกลับมาตามกฎเหล็กที่เราตั้งบล็อกเอาไว้ใน System Prompt ไหม เช่น ตอบว่า \u003Cem>\"ขออภัยครับ ข้อมูลในระบบไม่ระบุเรื่องนี้\"\u003C\u002Fem> หรือมันยังแอบเผลอหลุดไปดึงความรู้สาธารณะบนอินเทอร์เน็ตมาตอบอยู่? ลองปรับจูนตัวประโยค Prompt Template ของคุณจนกระทั่งควบคุมพฤติกรรมของ LLM ให้อยู่ในกรอบข้อความอ้างอิงได้ 100% ดูนะครับ!\u003C\u002Fp>\u003Ch2>💬 FAQ: คำถามที่พบบ่อยประจำตอน\u003C\u002Fh2>\u003Ch3>หากผลการทำ Semantic Search ได้ค่า Score ต่ำมาก ควรส่งข้อมูลนั้นไปฉีดใน Prompt หรือไม่?\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cstrong>ไม่ควรอย่างยิ่งครับ\u003C\u002Fstrong> ในโค้ดระดับโปรดักชันเราควรเขียน Logic ตรวจสอบค่า \u003Ccode>point.Score\u003C\u002Fcode> ก่อนเสมอ หากคะแนนความคล้ายคลึงต่ำกว่า Threshold ที่เรากำหนดไว้ (เช่น ต่ำกว่า 0.50) ให้ข้ามข้อความนั้นไปเลย เพราะถ้าเรายังฝืนฉีดข้อมูลขยะที่ไม่เกี่ยวข้องเข้าไปใน Context จะทำให้ LLM สับสน และเสี่ยงต่อการเกิดอาการหลอน (Hallucination) ได้ง่ายขึ้นครับ\u003C\u002Fp>\u003Ch3>การส่งข้อมูลแบบเรียง Chunks ต่อกันดื้อๆ ใน Prompt ทำให้โมเดลมองข้ามรายละเอียดตรงกลางจริงไหม?\u003C\u002Fh3>\u003Cp>\u003Cstrong>เป็นเรื่องจริงในทางงานวิจัยครับ\u003C\u002Fstrong> ปัญหานี้เรียกว่า \u003Cstrong>\"Lost in the Middle\"\u003C\u002Fstrong> โมเดลส่วนใหญ่มักจะจดจำและให้ความสำคัญกับข้อความที่อยู่ตอนต้นและตอนท้ายของ Prompt มากกว่าเนื้อหาตรงกลาง วิธีแก้ในระดับขั้นสูงคือการนำเทคนิค \u003Cstrong>Reranking\u003C\u002Fstrong> มาช่วยจัดอันดับ Chunks ที่สำคัญที่สุดให้ย้ายมาอยู่ที่จุดบนสุดและล่างสุดก่อนทำการ Inject ครับ\u003C\u002Fp>\u003Cdiv data-type=\"horizontalRule\">\u003Chr>\u003C\u002Fdiv>\u003Ch2>📝 สรุปเนื้อหาในตอนนี้\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ใน EP.158 นี้ เราได้ต่อจิ๊กซอว์ชิ้นสำคัญของการทำระบบ RAG ได้สำเร็จ ตั้งแต่การทำ Vector Search บนฐานข้อมูล Qdrant เพื่อควานหาข้อความที่เกี่ยวข้อง การนำสกัดข้อมูลมาทำ Context Injection ครอบด้วยกฎเหล็ก System Prompt ไปจนถึงการยิงเข้า OpenAI API เพื่อให้ได้คำตอบที่แม่นยำและปลอดภัยที่สุดสำหรับนำไปใช้งานจริงในองค์กร\u003C\u002Fp>\u003Cp>ตอนนี้เราดึงเอกสารภายนอกเข้ามาแปลงพิกัดความหมายและคุม LLM ให้ตอบคำถามได้อย่างสมบูรณ์แบบแล้ว แต่ในโลกความจริง ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่ได้มีแค่เวกเตอร์อย่างเดียว เรายังมีข้อมูลแบบสัมพันธ์ (Relational) เช่น รหัสพนักงาน, แผนก, หรือยอดเงินคงเหลือ อยู่ใน SQL Database เดิมด้วย\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>ในตอนต่อไป (EP.159): \u003C\u002Fstrong>ตอนหน้าเราจะขยับสถาปัตยกรรมหลังบ้านไปอีกขั้นกับเทคนิค \u003Cstrong>\"Hybrid Search: ผสมผสาน SQL และ Vector Search ใน Go โปรเจกต์เดียว\"\u003C\u002Fstrong> ห้ามพลาดครับ!\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>ฝากกดติดตามพวกเราได้ที่ Superdev Academy\u003C\u002Fstrong> ในทุกช่องทางนะครับ!\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🔵 Facebook: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.facebook.com\u002Fsuperdev.academy.th\">\u003Cstrong>Superdev Academy Thailand\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(อัปเดตข่าวสารและบทความใหม่)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🎬 YouTube: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@SuperdevAcademy\">\u003Cstrong>Superdev Academy Channel\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(ติวเข้มแบบวิดีโอ)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>📸 Instagram: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.instagram.com\u002Fsuperdevacademy\u002F\">\u003Cstrong>@superdevacademy\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(เกร็ดความรู้สั้นๆ และเบื้องหลังการทำงาน)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🎬 TikTok: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.tiktok.com\u002F@superdevacademy?lang=th-TH\">\u003Cstrong>@superdevacademy\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(Tips & Tricks ฉบับย่อยง่าย)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🌐 Website: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\u002F\u002Fsuperdevacademy.com\">\u003Cstrong>superdevacademy.com\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(คลังบทความและคอร์สเรียนฉบับเต็ม)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>\u003C\u002Fp>","35ehxbh11htx_2ac24sks5m.png","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclblg987654321\u002Fsyc1mjdbol1ejn8\u002F35ehxbh11htx_2ac24sks5m.png","2026-07-06 05:08:42.860Z","76qprkevbgfdps8",{"keywords":15,"locale":53,"school_blog":63},[16,23,27,31,35,40,44,49],{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":19,"created_by":13,"id":20,"name":21,"updated":22,"updated_by":13},"sclkey987654321","school_keywords","2026-03-04 08:20:14.253Z","ah6lvy4x8qe08l5","Golang","2026-06-07 06:45:08.193Z",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":24,"created_by":13,"id":25,"name":26,"updated":24,"updated_by":13},"2026-07-06 06:33:00.946Z","155l2xbfca0zh3v","Go AI",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":28,"created_by":13,"id":29,"name":30,"updated":28,"updated_by":13},"2026-06-30 03:40:49.549Z","lz4vxehenzo8oum","Qdrant",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":32,"created_by":13,"id":33,"name":34,"updated":32,"updated_by":13},"2026-07-06 06:33:19.833Z","nri7epnlbj96nyi","Context Injection",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":36,"created_by":13,"id":37,"name":38,"updated":39,"updated_by":13},"2026-05-11 04:12:24.718Z","zo53ndb3rj4jxci","Vector Database","2026-06-07 06:49:11.382Z",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":41,"created_by":13,"id":42,"name":43,"updated":41,"updated_by":13},"2026-07-06 06:34:08.104Z","i3bzw66tca5r3ra","OpenAI",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":45,"created_by":13,"id":46,"name":47,"updated":48,"updated_by":13},"2026-05-11 06:33:42.663Z","zaz00cag9km798l","GPT-4o","2026-06-07 06:49:12.215Z",{"collectionId":17,"collectionName":18,"created":50,"created_by":13,"id":51,"name":52,"updated":50,"updated_by":13},"2026-07-06 06:34:16.080Z","b929nj68onfzzqr","Hallucination",{"code":54,"collectionId":55,"collectionName":56,"created":57,"flag":58,"id":59,"is_default":60,"label":61,"updated":62},"th","pbc_1989393366","locales","2026-01-22 10:59:55.832Z","twemoji:flag-thailand","s8wri3bt4vgg2ji",true,"Thai","2026-04-10 15:42:46.614Z",{"category":64,"collectionId":65,"collectionName":66,"created":67,"expand":68,"id":83,"slug":84,"updated":85,"views":86},"wqxt7ag2gn7xcmk","pbc_2105096300","school_blogs","2026-07-06 05:08:42.546Z",{"category":69},{"blogIds":70,"collectionId":71,"collectionName":72,"created":73,"created_by":13,"id":64,"image":74,"image_alt":75,"image_path":76,"label":77,"name":78,"priority":79,"publish_at":80,"scheduled_at":75,"status":81,"updated":82,"updated_by":13},[],"sclcatblg987654321","school_category_blogs","2026-03-04 08:33:53.210Z","59ty92ns80w_15oc1implw.png","","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclcatblg987654321\u002Fwqxt7ag2gn7xcmk\u002F59ty92ns80w_15oc1implw.png",{"en":78,"th":78},"Golang The Series",1,"2026-03-16 04:39:38.440Z","published","2026-06-07 06:45:03.856Z","pr7jme4f0oxqnf6","golang-ai-rag-context-injection","2026-07-06 06:43:48.609Z",103,"syc1mjdbol1ejn8",[20,25,29,33,37,42,46,51],"2026-07-07 03:00:00.000Z","ต่อยอดระบบ RAG ในภาษา Go เรียนรู้วิธีทำ Context Injection ร่วมกับ Qdrant และ GPT-4o เพื่อตีกรอบให้ LLM ตอบคำถามแม่นยำ พร้อมทริคแก้ปัญหา AI หลอน (Hallucination) สำหรับระบบโปรดักชัน","Golang The Series EP.158: เทคนิค Context Injection ในสถาปัตยกรรม RAG","2026-07-07 03:00:00.095Z",{"th":84,"en":84}]